Ming-Image-0.1-Design 運営中

Ming-Image-0.1-Designは、アントグループのInclusionAIがオープンソースとして公開した6B画像生成モデルです。デザイン用途に特化し、8Kの長文構造化プロンプトに対応。UI、インフォグラフィック、ポスターなどの完成度の高いビジュアルデザインをエンドツーエンドで生成できます。同時にオープンソース化されたDesign-Layerモデルと組み合わせることで、デザイン画像を2～9個の独立編集可能な透明レイヤーに分解し、生成、レイヤー分解、編集、納品までの全工程を実現します。Ming-Image-0.1-DesignはArtificial AnalysisのUI/UXオープンソースランキングで首位を獲得しており、すでに霊光閃アプリや画眉などの実際のサービスに導入されています。

テキストからデザインを生成：8Kの長文構造化プロンプトに対応し、テキスト要件からUI、ダッシュボード、インフォグラフィック、ポスターなどの完成度の高いビジュアルデザインをエンドツーエンドで生成します。
文字とレイアウトのレンダリング：タイトル、ボタン、カード、多領域の情報表示を最適化し、安定したレイアウトと正確な情報配置を実現します。
全体のスタイル統一：デザイン全体を一度に生成し、配色、構図、素材のスタイルを統一することで、複数回の生成によるスタイルの分断を防ぎます。
透明素材の生成：ネイティブRGBA VAEにより、人物、商品、アイコン、装飾などの透明背景素材を直接生成します。
デザインのレイヤー分解（Layer）：デザイン画像を2～9個の意味的に独立したRGBAレイヤーに分解し、文字、主体、背景を個別に編集、移動、置換できます。
フロントエンド納品（Design Skill）：Text-to-Pageではデザイン案を先に作成してからコードを書き、Visual Codingではデザイン稿のスクリーンショットから実行可能なページを再現できます。
PPT納品（PPT Skill）：画像内の文字、色面、レイアウトをPowerPointで編集可能な要素として再現し、アイコンやイラストを直接抽出して再利用できます。

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8K長文構造化プロンプトの強化：モデルはユーザーの要件を、コピー、モジュール、レイアウト、ビジュアルスタイルの4つの観点から構造化された入力へ自動的に整理します。これにより、最大8Kの長文プロンプトに含まれる情報を完全に理解して実行し、複雑なページにおける多様なモジュールや要素を正確に表現できます。
エンドツーエンドの統合デザイン生成：「背景、イラスト、装飾を個別に生成して組み合わせる」方式とは異なり、モデルは1回の生成で全体のレイアウト、配色、素材のスタイルを統合します。専門的な学習により文字、レイアウト、多要素の組み合わせ能力を強化し、素材間の色調の衝突や画風の不一致を根本から減らします。
ネイティブRGBA VAE：モデル独自開発のAlphaチャンネル対応変分オートエンコーダーにより、生成空間が透明背景素材を直接扱います。人物、商品、アイコン、装飾を透明チャンネル付きで出力でき、後処理による切り抜きなしでデザインワークフローに組み込めます。
Type Tokenによるレイヤー役割制約：Layerモデルは、各レイヤーが担うデザイン上の役割をType Tokenで明示し、意味に基づく分解を誘導します。これにより、分解された各レイヤーの内容が明確になり、役割も独立します。
Alpha-Aware Layer Optimization：透明領域とエッジに対して専門的な最適化を行い、RGBAレイヤーのAlphaチャンネルの正確性を重点的に改善します。レイヤーの透明なエッジをきれいに保ち、残留物をなくすことで、複雑な遮蔽時にエッジがぼやけたり背景色が混入したりする問題を解決します。
Composite-Layer Stack Consistency（再構成一貫性制約）：学習時に、分解後のすべてのレイヤーを再び重ね合わせた際に元のデザイン画像を復元できるよう強制します。これにより、各レイヤー間の空間関係と遮蔽部分の補完に一貫性を持たせます。

接続方法を選択：OpenRouterの無料オンラインAPI https://openrouter.ai/inclusionai/ming-image-0.1-design からすぐに試せます。または、Hugging Face / ModelScopeからモデルの重みをダウンロードしてローカルにデプロイできます。
プロンプトを作成：自然言語で要件を記述します。「コピー、モジュール、レイアウト、ビジュアルスタイル」の構成で内容を整理すると、8K長文プロンプトの能力を活かせます。
デザイン画像を生成：Designモデルを呼び出し、UI、インフォグラフィック、ポスターなどの完成度の高いビジュアルデザインを一度に生成します。
レイヤーを分解：生成済みまたは既存のデザイン画像をDesign-Layerモデルに入力し、2～9個の独立編集可能な透明レイヤーに分解します。
フロントエンド納品：GitHubでDesign Skill（ling-cookbook）を取得し、要件を入力すると約15秒でページ案が生成されます。確認後、Codingに渡して実行可能なページを生成します。
PPT納品：PPT Skill（ling-cookbook）を使用し、デザイン画像を編集可能なPowerPointページへワンクリックで復元します。その後、コピー、配色、レイアウトを引き続き編集できます。

少ないパラメータで高性能：6BパラメータでありながらNano Banana 2、FLUX.2などの大規模モデルを上回り、複雑なUIタスクの対戦で12/12、10/10の全勝を達成しています。
エンドツーエンドでスタイルを統一：レイアウト、配色、素材を一度の生成で統合し、複数回の生成と合成によるスタイルの分断やテンプレート感を防ぎます。
編集可能なデザイン：Layerモデルがデザイン画像を意味的に独立したRGBAレイヤーに分解します。Crello-Testの12項目すべてで首位を獲得し、生成結果を継続して編集できます。
高速かつ低コスト：20B Qwenオープンソース版の4.3倍高速で、エンジニアリング最適化後は約20秒で画像を生成できます。文字修正のコストはGPT-image2のわずか1/7です。
完全な納品フロー：Design SkillとPPT Skillを組み合わせることで、テキストや参考画像からフロントエンドページや編集可能なPPTへ直接変換できます。初回の成果確認までの時間を5分から15秒に短縮します。
導入のハードルが低い：6Bのパラメータ数によりデプロイと二次開発のコストを削減できます。重みとSkillsはすべてオープンソースで、自由にデザインツールを構築できます。

HuggingFaceモデルリポジトリ： https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design
https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design-Layer

AIアプリ生成のプレビュー：Agentがコードを書く前に、Designでアプリのビジュアルプレビューを生成し、ユーザーが事前に方向性を確認できるようにします。これにより「見たままの成果」を実現します。
プロ向けデザインのレイヤー編集：ポスターやECサイトのメインビジュアルをワンクリックで編集可能なレイヤーに分解します。デザイナーは約40秒で文字の変更、主体の移動、背景の置換を個別に行い、PSDとして書き出せます。
フロントエンドページの再現（Visual Coding）：デザイン稿やスクリーンショットを入力すると、Layerで素材を分解した後、実行可能なフロントエンドページを自動生成します。さらに、スクリーンショット比較によって自動的に検証・修正します。
PPTの高速再現：1枚のデザイン画像を編集可能なPowerPointページに復元します。コピー、配色、画像を引き続き編集でき、アイコンやイラストも直接抽出して再利用できます。